• Aucun résultat trouvé

5.7 L’op´erateur des ondes

5.7.5 Solution de Poisson

Consid´erons un probl`eme avec une condition de Dirichlet non homog`ene. Cherchons u∈ D0(R×Rn1×]0,+∞[) qui v´erifie

( (−∆ +D2t)u= 0 dansR×Rn1×]0,+∞[ u|xn=0 =δ, u|t<0 = 0

Siu est le prolongement deu par 0 dans xn<0 et v=Dxnu|xn=0, on a (−∆ +Dt2)u=−δ(t, x0)⊗δ0(xn)−v(t, x0)⊗δ(xn) donc

u =−DxnEn−En∗(v⊗δ).

En prenant la transform´ee de Fourier inverse partielle par rapport `a (t, x0), on obtient, si xn>0,

ˆ

u(τ, ξ0, xn) = 1

2 (exn

|ξ0|2i0)2 −ˆv(τ, ξ0)exn

|ξ0|2i0)2

p0|2−(τ−i0)2).

Vu la condition limite, on a ˆ

v(τ, ξ0) =−q0|2−(τ −i0)2 et

ˆ

u(τ, ξ0, xn) =exn

|ξ0|2i0)2. Ainsi

u=−2DxnEn.

Appendix A

Le th´ eor` eme des traces

La trace d’une distribution sur une hypersurface n’est en g´en´eral pas d´efinie. L’objet de cet appendice est de montrer que des traces peuvent ˆetre d´efinies pour les solutions d’´equations aux d´eriv´ees partielles non caract´eristiques par rapport `a l’hypersurface. Ce r´esultat permet de poser des probl`emes aux limites avec des donn´ees fronti`ere dans le cadre des distributions.

D´efinition A.0.3 SoitU un ouvert deRn1 etT >0. Une distributionu∈D0(U×]0, T[) est dite `a trace dansU×[0, T[ s’il existe une fonction [0, T[→D0(U) :xn7→uxn telle que xn7→uxn0) soit de classe C dans [0, T[ pour tout ϕ0∈D(U) et

u(ϕ) = Z T

0 uxn(ϕ(., xn))dxn

pour tout ϕ∈D(U×]0, T[).

Etablissons quelques r´esultats auxiliaires li´es `a cette d´efinition.

a) Une fonction [0, T[→ D0(U) :xn7→ uxn est dite de classe Cp si xn 7→uxn0) est de classe Cp dans [0, T[ pour tout ϕ0 ∈D(U). Pour toutj≤p, les formes lin´eaires

D(U)3ϕ0 7→(Djxnuxn)(ϕ0) =Dxjn[uxn0)]

sont alors des distributions en vertu du th´eor`eme 1.21.

Si xn 7→ uxn est de classe Cp dans [0, T[ alors xn 7→ uxn(ϕ(., xn)) est de classe Cp dans [0, T[ pour tout ϕ∈D(U×]−T, T[). On a

Dxn[uxn(ϕ(., xn))] = (Dxnuxn)(ϕ(., xn)) +uxn(Dxnϕ(., xn)) et

u:ϕ7→

Z T

0

uxn(ϕ(., xn))dxn est une distribution dans U×]−T, T[.

89

Par le th´eor`eme de Banach-Steinhaus, pour tout compactK de U et tout S ∈[0, T[, il existe C >0 et m∈IN tels que

|uxn0)| ≤C sup

|α0|≤m

sup

K |Dα0ϕ0| si ϕ0 ∈D(K),xn∈[0, S].

Montrons que la fonction F : (xn, yn) 7→ uxn(ϕ(., yn)) est de classe Cp dans [0, T[2. Soit (s, t)∈[0, T[2. Ecrivons

uxn(ϕ(., yn)−us(ϕ(., t)) =uxn(ϕ(., yn)−ϕ(., t)) +uxn(ϕ(., t))−us(ϕ(., t)).

Il existe un compact K de U et S > 0 tels que [ϕ] ⊂ K ×[−S, S]. Ainsi, vu l’in´egalit´e pr´ec´edente,

|uxn(ϕ(., yn)−us(ϕ(., t))|

≤C sup

|α0|≤m

sup

x0K|Dxα000(x0, yn)−ϕ(x0, t))|+|uxn(ϕ(., t))−us(ϕ(., t))|

tend vers 0 si (xn, yn) converge vers (s, t). Sip >0, la fonctionF est d´erivable dans ]0, T[2 en vertu du th´eor`eme 1.16. Ses d´eriv´ees sont continues vu ce qui pr´ec`ede. En it´erant ce raisonnement, on voit que F est de classe Cp. La r`egle de d´erivation annonc´ee r´esulte du th´eor`eme de d´erivation des fonctions compos´ees.

Montrons que u est une distribution. Soit K un compact de U et S ∈ [0, T[. Si ϕ∈D(U×[−S, S]), on a, en utilisant l’in´egalit´e d´eduite du th´eor`eme de Banach-Steinhaus,

| Z T

0

uxn(ϕ(., xn))dxn| ≤CS sup

|α0|≤m

sup

K×[0,S]|Dαx00ϕ|. D’o`u la conclusion.

b)Si xn7→uxn est continu et Z T

0

uxn(ϕ(., xn))dxn= 0

pour tout ϕ∈D(U×]0, T[) alors uxn = 0pour tout xn. De fait, pour tout ϕ0 ∈D(U) et tout ψ∈D(]0, T[), on a

Z T

0 uxn0)ψ(xn)dxn= 0.

Ainsiuxn0) = 0 pour tout ϕ0 ∈D(U) et xn∈]0, T[.

c) Si u∈D0(U×]0, T[)v´erifie Dmxnu= 0 alors il existe u0, . . . um1∈D0(U) tels que u(ϕ) =

Z T

0 (

mX1

j=0

xjn

j!uj)(ϕ(., xn))dxn.

Proc´edons par r´ecurrence sur l’ordre de d´erivationm. Supposons tout d’abordm= 1.

Siϕ∈D(U×]0, T[) est tel que Z T

0 ϕ(x0, xn)dxn= 0

91 pour tout x0∈U alors u(ϕ) = 0. De fait,

u(ϕ) =−(Dxnu)(x)( Z xn

0 ϕ(x0, xn)dxn) = 0.

Soit ψ∈D(]0, T[) une fonction d’int´egrale ´egale `a 1. Pour toutϕ∈D(U×]0, T[), il vient 0 =u(x)(ϕ(x)−ψ(xn)

Z T

0 ϕ(x0, s)ds) donc

u(ϕ) = Z T

0 u(x)(ϕ(x0, s)ψ(xn))ds.

On peut prendreu00) =u(ϕ0⊗ψ). Supposons le r´esultat acquis pour une d´eriv´ee d’ordre m−1 etDmxnu= 0. On a DxnDxmn1u= 0 donc il existeum1∈D0(U) tel que

Dxmn1u(ϕ) = Z T

0

um1(ϕ(., xn)dxn. La distribution

v(ϕ) =u(ϕ)− Z T

0

xmn1

(m−1)!um1(ϕ(., xn))dxn est annul´ee parDxmn1. On conclut en utilisant l’hypoth`ese de r´ecurrence.

d) Soit [0, T[→ D0(U) : xn 7→ uxn une fonction continue. D´efinissons Dkxnuxn pour tout entierk ≤0 par la formule de r´ecurrence

D0xnuxn =uxn , Dxkn1uxn0) = Z xn

0

Dksus0)ds.

Avec cette notation,si uxn est de classeCp,k ∈ZZ et p−k ≥0alorsDkxnuxn est de classe Cpk et Z

T 0

uxn(ϕ(., xn))dxn = (−1)j Z T

0

Dxnjuxn(Djxnϕ(., xn))dxn si ϕ∈D(U×]−T, T[)et j ≥0.

C’est imm´ediat en int´egrant par parties car

uxn(ϕ(., xn)) =Dxn[(Dxn1u)(ϕ(., xn))]−(Dxn1u)(Dxnϕ(., xn)).

e)Une distributionu est `a trace dansU×[0, T[ si et seulement si elle est `a trace dans V ×[0, S[ pour tout 0< S < T et tout ouvertV d’adh´erence compacte dans U.

Le th´eor`eme que nous avons en vue est le suivant.

Th´eor`eme A.0.4 Soit U un ouvert de Rn1, T > 0, u ∈D0(U×]0, T[) une distribution prolongeable dans U×]−T, T[ et

L(x, D) =am(x)Dxmn+ X

k<m

Lk(x, D0)Dkxn

un op´erateur de d´erivation dont les coefficients sont de classe C dans U×]−T, T[. Si am ne s’annule pas dans U ×[0, T[ et Lu est `a trace dans U ×[0, T[ alors u est `a trace dans U×[0, T[.

Preuve. Soit V un ouvert d’adh´erence compacte dans U et 0 < S < T. Par le th´eor`eme 1.18, il existe une fonctionf continue dansRn et α∈INn tels que

u(ϕ) =

Montrons que pour tout op´erateur de d´erivation P(x, D) `a coefficients de classe C dans V ×[0, S[, il existe une fonction continue vxn telle que

P u(ϕ) = Z S

0 vxn(Dαxnn+m1ϕ(., xn))dxn

pour tout ϕ∈D(V×]0, S[).

Proc´edons par r´ecurrence sur l’ordre maximal de d´erivation par rapport `axn. Si P(x, D) = X

k<m

Pk(x, D0)Dxkn est d’ordre strictement inf´erieur `am, on a

P u(ϕ) = Dans ce cas, on peut donc prendre

vxn = X

k<m+αn

Dkxnm+1αn(tQk(x, D0)Fxn).

Supposons le r´esultat acquis lorsque le degr´e deP par rapport `aDxn est au plusd−1.

Si P est de degr´e d par rapport `a Dxn, il existe un op´erateur Q(x, D) et un op´erateur R(x, D) de degr´e au plus ´egal `a d−1 par rapport `a Dxn tels que P = QL+R. Vu l’hypoth`ese de r´ecurrence, on peut ´ecrire

(P u)(ϕ) = (QLu)(ϕ) + (Ru)(ϕ)

93

si t

Q(x, D) =X

(k)

(−Dxn)kQk(x, D0).

Cela ´etant, pour tout j≥αn+m−1, il existe une fonction continueu(j)xn telle que (Dxjnu)(ϕ) =

Z S

0 u(j)xn(Dxαnn+m1ϕ(., xn))dxn

= (−1)jαnm+1 Z

(Dαxnn+m1ju(j)xn)(Djxnϕ(., xn))dxn. En utilisant le point c) ci-dessus, on obtient des distributions uj,k telles que

u(ϕ) = Z S

0 ((−1)αn+m1Dxαnn+m1ju(j)xn +X

k<j

xkn

k!uj,k)(ϕ(., xn))dxn. Par construction, la fonction

xn7→(−1)αn+m1Dxαnn+m1ju(j)xn +X

k<j

xkn k!uj,k

est de classe Cjαnm+1 dans [0, S[. Par le point b) elle est ind´ependante de j donc de classe C. Ceci ach`eve la d´emonstration. 2

Table des mati` eres

1 Introduction 3

1.1 D´efinitions et exemples . . . 3

1.2 Probl`eme bien pos´e . . . 6

1.3 Distributions . . . 7

1.4 En guise de conclusion et d’introduction `a la suite. . . 11

2 El´ements de la th´eorie des distributions 13 2.1 Fonctions test . . . 13

2.1.1 Supports . . . 13

2.1.2 Convergence . . . 14

2.2 Distributions . . . 16

2.3 D´erivation des distributions . . . 18

2.3.1 D´efinition . . . 18

2.3.2 Quelques propri´et´es . . . 18

2.3.3 Exemples . . . 19

2.3.4 Propri´et´es-suite . . . 21

2.4 Support d’une distribution . . . 22

2.4.1 D´efinition . . . 22

2.4.2 Extension par supports . . . 24

2.4.3 Th´eor`eme d’annulation . . . 25

2.4.4 Distributions `a support ponctuel . . . 27

2.5 Distributions de fonctions param´etriques . . . 29

2.5.1 D´erivation . . . 29

2.5.2 Int´egration . . . 31

2.6 Limites de distributions . . . 34

2.6.1 Rappels sur les espaces de Fr´echet . . . 34

2.6.2 Convergence des distributions . . . 39

3 Produit de composition 43 3.1 Ferm´es composables . . . 43

3.2 Composition d’une distribution et d’une fonction . . . 44

3.3 Composition de distributions . . . 46

3.4 Support singulier d’une distribution . . . 49 95

4 Distributions temp´er´ees 53

4.1 Fonctions `a d´ecroissance rapide . . . 53

4.2 Distributions temp´er´ees et transformation de Fourier . . . 55

4.3 Distributions p´eriodiques . . . 58

4.4 Le th´eor`eme de Paley-Wiener (cas n= 1) . . . 61

5 Equations aux d´eriv´ees partielles 65 5.1 Solution ´el´ementaire . . . 65

5.2 Premi`eres cons´equences . . . 69

5.3 Une introduction aux espaces de Sobolev . . . 70

5.3.1 Une premi`ere approche . . . 70

5.3.2 Espaces de Sobolev, une suite . . . 70

5.4 Le principe du maximum pour les fonctions harmoniques . . . 74

5.5 Le probl`eme de Dirichlet . . . 75

5.5.1 Existence et unicit´e de la solution . . . 75

5.5.2 Le probl`eme de Dirichlet dans une boule . . . 76

5.6 Le probl`eme de Cauchy pour l’op´erateur de la chaleur . . . 80

5.7 L’op´erateur des ondes . . . 81

5.7.1 Solution classique en dimension un . . . 82

5.7.2 Solution ´el´ementaire . . . 83

5.7.3 Le probl`eme de Cauchy . . . 85

5.7.4 Solution de Green . . . 87

5.7.5 Solution de Poisson . . . 88

A Le th´eor`eme des traces 89

R´ ef´ erences

[1] Adams,Sobolev spaces, Academic Press 1975.

[2] Bastin F., Schneiders J.-P.,Cahier d’exercices d’analyse, 2CM, 1993.

[3] Dautray R. et Lions J.L.,Analyse math´ematique et calcul num´erique 1,2,3, Masson, 1987.

[4] Egorov Yu. V. et Shubin M.A., Partial Differential Equations I, Encyclopaedia of Mathematical Sciences, Volume 30, Springer, 1992.

[5] H¨ormander L., The analysis of linear partial differential equations, Springer, 1983-1984.

[6] Schwartz L.,Th´eorie des distributions, Hermann, 1950.

[7] Taylor M. E. Partial Differential equations, Applied Mathematical Sciences 115, 116,117, Springer, 1997.

EDP 2006-2007

Exercices

5 F´evrier 2007

Nous reprenons les d´efinitions et notations du cours.

1 Chapitres 1 et 2

Exercice 1 a) Dans D(Ω), le produit de deux suites convergentes converge vers le produit des limites.

b) Tout ´el´ement deD(Ω) se prolonge en une fonction deD(Rn). Tout ´el´ement de D(Rn) est uniform´ement continu surRn.

c) Sif est localement int´egrable sur Ω et si R

f(x)ϕ(x)dx = 0 pour toutϕD(Ω), alorsf est nul pp dans Ω.

Exercice 2 Siu, v sont deux distributions dans Ω telles queu(ϕ) =v(ϕ) pour toutI=Qn

j=1]aj, bj[ tel que Qn

j=1[aj, bj]Ω et toutϕD(I), alorsu=v dansD0(Ω).

Exercice 3 Sif est localement int´egrable dans ]a, b[ et s’il existe une fonction localement int´egrable gdans ]a, b[ telle queDuf =ug(c’est-`a-direDf est localement int´egrable), alorsf est ´egal presque partout dans ]a, b[ `a une fonction continue.

De mˆeme, si f est localement int´egrable dans ]a, b[ et s’il existe des fonctions localement int´egrables g, h dans ]a, b[ telles que Duf = ug et D2uf = uh alors f est ´egal presque partout dans ]a, b[ `a une fonction de classeC1 dans ]a, b[.

Exercice 4 Montrer que l’application

u: D(R2)C ϕ7→u(ϕ) = Z

R

ϕ(x, x)dx

est une distribution dansR2 qui v´erifie (Dx+Dy)u= 0.

Exercice 5 Soit I = Qn

j=1]aj, bj[ Rn. Si ϕ D(I) est tel que R

ϕ(x)dx = 0, alors il existe ϕ1, . . . , ϕnD(I) tels que

ϕ= Xn j=1

Dxjϕj.

Exercice 6 Si uD0(]a, b[) et si f localement int´egrable dans ]a, b[ sont tels que u(ϕ) = 0 pour tout ϕD(]a, b[) tel que Rb

af(x)ϕ(x)dx= 0 alors il existe une constantectelle queu=ucf. Exercice 7 SoitmN0. Il existe une distribution qui co¨ıncide avec la distribution associ´ee `a 1/xm dans ]0,+[.

1

dans ]0,+[.

Exercice 9 Il existe une distributionudansRet une fonctionf C(]0,+[) telles que|f(x)|= e1/x et telles queuco¨ıncide avec la distribution associ´ee `af dans ]0,+[.

Exercice 10 SiuD0(Ω) etf C(Ω), alors [f u][u][f].

Exercice 11 Soituune distribution dans Ω etf C(Ω) tel que [u][f] soit compact. Alors (Dαu)(f) = (1)αu(Dαf).

Si en outregC(Ω) est tel que [u][f] etf =g dans un voisinage du support de u, alors u(f) =u(g).

Exercice 12 Calculer la d´eriv´ee de la distribution associ´ee `a la fonctionf(x) =|x|, xR. Exercice 13 SoientλR, mN0, ωR0. Soient aussi les fonctionsf, g, hdonn´ees par

f(x) =Y(x)eλx, g(x) =Y(x) xm−1

(m1)!, h(x) =Y(x)sin(ωx) ω . Calculer

(Dλ)uf, Dmug, (D2+ω2)uh.

Exercice 14 D´eterminer la structure g´en´erale des distributions dans Rdont le support est form´e de deux points distincts.

Exercice 15 R´esoudre dansD0(R) (vD0(R) est donn´e etuest l’inconnue).

1)xu= 0 2)xu= 1 3)xu=δ0

4)xu=u 5)xu=v 6)x2u+u= 0

7)x2u= 0 8)x2u= 1 9)x2u=δ0

10)x2u=vp(1/x) 11)xDu=δ0 12)xDu+u= 0 13)x2Du+u= 0

Exercice 16 Montrer que sif est une fonction localement int´egrable dansRn0 pour laquelle il existe C >0 tel que|f(x)| ≤C/|x|msi|x| ≥1, alors il existe une distributionudansRn telle que

u(ϕ) =uf(ϕ), ϕD(Rn

0).

Exercice 17 Soientuune distribution dansRn et soitϕD(Rn). Montrer que l’on a ϕu= 0 u(ϕ) = 0

mais que la r´eciproque est fausse.

Exercice 18 Soitf une fonction localement int´egrable dansR.

2

a) Montrer que siDuf est une distribution associ´ee `a une fonction localement int´egrable alors

h→0lim

f(.+h)f(x)

h =Df

dansD0(R).

b) R´eciproquement, montrer que s’il existe une fonction localement int´egrablegtelle que lim

h→0

f(.+h)f(x)

h =g

dansD0(R), alorsDuf est associ´ee `a une fonction localement int´egrable.

Exercice 19 Montrer qu’au sens distribution on a1 f(.+h)f(.) =

Z 1 0

(Df)(t+.)dt

pourf localement int´egrable tel queDuf soit associ´ee `a une fonction localement int´egrable (not´ee Df).

Exercice 20 Soient les suitesfm, gm(mN0) d´efinies par fm(x) =

0 si|x| ≥1/m

m2 si|x|<1/m gm(x) =

0 si|x| ≥1/m m si|x|<1/m

Montrer que ces suites convergent vers 0 pp dansR, que la suiteufm ne converge pas dansD0(R) et que la suiteugm converge dansD0(R) (vers 2δ0).

Exercice 21 Soitψ D(Rn). Pour tout ε >0, on poseψε(x) =ε−nψ(x/ε). Montrer qu’il existe une distributionudansRn telle queuψε udansD0(Rn) et calculer cette distribution.

Exercice 22 SoitψD(Rn) tel queR

xαψ(x)dx= 0 si|α|< k. Pour tout ε >0, on pose uε(ϕ) =εnk

Z

ψ(x/ε)ϕ(x)dx, ϕD(Rn).

Montrer qu’il existe une distribution udans Rn telle que uε u dans D0(Rn) et calculer cette distribution.

Exercice 23 Soit k N0. Pour tout naturel strictement positif m, soit la fonction fm(x) = mkeimx, x R. Montrer que la suite de distributions associ´ee `a ces fonctions converge dans D0(R) vers une distributionu; d´etermineru.

Exercice 24 Pour tout naturel strictement positif m, soit la fonctionfm(x) = meimxY(x), xR. Montrer que la suite de distributions associ´ee `a ces fonctions converge vers une distribution et d´eterminer cette distribution.

Exercice 25 Pour toutε >0, soient

fε±(x) = ln(x±iε) = ln|x±|+iarg(x±iε), xR;

1et comparer avec une exemple de l’introduction

3

x± π(x +ε ) x +ε a) Montrer que si

f±(x) =

lnx six >0 ln|x| ± six <0 alors

lim

ε→0+ufε± =uf±

dansD0(R).

b) Calculer la d´eriv´ee deuf±. c) Montrer que

lim

ε→0+ug±

ε =iπδ0+pf(1 x).

En d´eduire que limε→0+uhε =δ0 et limε→0+ulε=pf(x1).

Exercice 26 Pour toutε >0, on consid`ere la fonctionfε(x) =ε2|x|ε−1,xR0. Montrer qu’au sens distribution, on a limε→0+ufε =δ0.

Exercice 27 Pour toust >0 etxR2, on pose ft(x) =tsin

t

|x|21

. Examiner la limite suivante dansD0(R2

0) et dansD0(R2): limt→+∞uft.

2 Chapitres 3 et 4

Exercice 1 Soit u une distribution dansRn et soient f, g deux fonctions deC(Rn). D´emontrer que si [u],[g] sont composables, alors [f u] et [g] sont composables.

Exercice 2 SoitρD(Rn) une fonction positive d’int´egrale ´egale `a 1. Pour tout ε >0, on pose ρε(x) =εnρ(x/ε), xRn.

D´emontrer que

a) limε→0+uρε(f) =f(0) pour toutf C(Rn),

b) pour toute distributionudansRn, on a limε→0+uuρε =uau sens distribution.

Exercice 3 CalculerD2δ0 u|x|.

Exercice 4 Soit f(x) = sin(ex), x R. Montrer que la d´eriv´ee de f d´efinit une distribution temp´er´ee mais que l’on n’a pas d’estimation du type|Df(x)| ≤C(1 +|x|)N.

Exercice 5 Soituune distribution temp´er´ee.

a) Montrer que, pour toutαNn, la distributionDαuest aussi temp´er´ee.

b) Montrer que, pour toutαNn, on a

F±(Dαu) = (iξ)αF±u, Dα(F±u) = (±i)αF±(xαu).

4

c) Montrer que siuest associ´ee `af L2(Rn), alors la transform´ee de Fourier deuest associ´ee

`

a la transform´ee de Fourier de f.

d) Siuv´erifie2u(ϕ) =u(ϕ) (resp.e u(ϕ) =u(ϕ)) pour toute ϕD(Rn) alors la tranform´ee de Fourier deua la mˆeme propri´et´e.

Exercice 6 Apr`es avoir constat´e que tout polynˆome d´efinit une distribution temp´er´ee, calculer la transform´ee de Fourier d’un polynˆome.

Exercice 7 Calculer la transform´ee de Fourier de la distribution associ´ee `a la fonction f(x) =

|x|, xR, apr`es avoir montr´e que celle-ci d´efinit bien une distribution temp´er´ee.

Exercice 8 Calculer la transform´ee de Fourier de la distributionpf(1/x), apr`es avoir montr´e que celle-ci d´efinit bien une distribution temp´er´ee.

Exercice 9 Soituune distribution `a support compact. Montrer que la fonction f(ξ) =u(x) ei<x,ξ>

, ξRn est un ´el´ement deC(Rn).

Montrer ensuite que siu, v sont deux distributions `a support compact alors elles sont compos-ables et leur produit de composition est une distribution temp´er´ee v´erifiant

F±(uv) =uf g o`u

f(ξ) =u(x) ei<x,ξ>

, ξRn, g(ξ) =v(x) ei<x,ξ>

, ξRn.

Exercice 10 Si g∈ S(R) etv est une distribution temp´er´ee, alorsvg existe. Si en outrev est `a support compact, alorsvg∈ S(R) et on auF±(vg)=F±g F±v.

Exercice 11 Montrer que la transform´ee de Fourier d’une distribution `a support compact dans R existe toujours et que c’est mˆeme la distribution associ´ee `a une fonction deC(R) qui se prolonge en une fonction holomorphe dansC.

3 Chapitre 5

Exercice 1 Pour tout naturel strictement positifm, on d´efinitNmcomme le produit de composition demfois la fonction caract´eristique de [0,1].

a) Montrer que [Nm][0, m], que la restriction deNm`a tout intervalle de type [k, k+ 1] (avec k entier) est un polynˆome de degr´em1 et que, sim2, alorsNmCm−2(R).

b) Pour quelles valeurs desRa-t-onNmHs(R)?

c) CalculerDm−1uNm et DmuNm.

Exercice 2 Si s > n/2 et si u Hs(Rn), alors u est la distribution associ´ee `a une fonction uniform´emment continue surRn qui tend vers 0 `a l’infini (donc est born´ee).

2on dit respectivement queuest pair, impair

5

f(ξ) = 1 (1 +ξ2)1/2

1 + ln(p

1 +ξ2), ξR.

Montrer que la transform´ee de Fourier de la distribution associ´ee `af est dansH1/2(R) mais n’est pas int´egrable.

Exercice 4 Soitα]0,1[. Pour quelles valeurs desRla distribution associ´ee `a 1/|x|αest-elle dansHs(R)?

Exercice 5 Soients un r´eel et k un r´eel non nul. Montrer que pour tout f Hs(Rn il existe une unique distributionuHs+2(Rn) telle que (∆ +k2)u=f.

Exercice 6 Montrer que la loi

u: ϕD(R2) 7→ 1 2 Z

t≥|x|

ϕ(t, x)dtdx d´efinit une distribution dansR2 qui v´erifie (D2t D2x)u=δ0.

6

EXEMPLES DE QUESTIONS d’EXAMENS (exercices) 2003-2004

1. Calculer (si elle existe) la limite dans D0(R) de la suite de distributions um (m N0), associ´ees aux fonctions

fm(x) = rm

πemx2, xR.

2. Montrer que la distributionuassoci´ee `a la fonctionf(x) = sinx χ[0,+∞[(x), xR, v´erifie D2u+u=δ0 dans D0(R).

3. Montrer que la fonction

f(x) =

lnx six >0 ln(|x|) + six <0.

d´efinit bien une distributionuf surR. D´eterminer ensuite la distributionDuf. 4. Montrer directement que la loi

u: ϕD(R)7→

+∞X

m=−∞

ϕ(m)

est une distribution temp´er´ee.

5. Pour toutε >0, on poseuε=δεεδε. Montrer que ces distributions convergent dansD0(R) si ε 0+ vers une distribution u`a d´eterminer ´egalement. Cette distribution uest-elle la distribution associ´ee `a une fonction localement int´egrable? Pourquoi?

6. Soitaun r´eel fix´e et soitf(x) =eiax. Calculer les transform´ees de Fourier de la distribution associ´ee `a la fonctionf.

7. D´emontrer que

+∞X

m=−∞

ϕ(m) =

+∞X

m=−∞

F2+πmϕ, ϕD(R).

2004-2005

1. On se place dansR. Si uest la distribution associ´ee `a la fonction constante 1 et siv =0

(d´eriv´ee de la distribution de Dirac), calculer (si possible) la compos´ee deuet v.

2. On consid`ere les lois

u : ϕD(R)7→

X+∞

m=−∞

mϕ(m), v : ϕD(R)7→

+∞X

m=−∞

ϕ(2πm).

- Montrer queuetv sont des distributions temp´er´ees.

- D´eterminer le support deu.

- Calculer la transform´ee de Fourierubdeuet montrer que l’on aiub= 2πDv.

7

f(x) = xex six >0.

Siud´esigne la distribution associ´ee `af et siP est l’op´erateur de d´erivationP(D) =D2 2D+ 1, calculer la distribution

P(uδ1).

4. On se place dans R. Si uest la distribution associ´ee `a la fonction χ]0,+∞[ et si v = 0

(d´eriv´ee de la distribution de Dirac), calculer (si possible) la compos´ee deuet v.

5. On consid`ere la loi

u : ϕD(R)7→

X+∞

m=1

1 m2ϕ(m).

- Montrer queuest une distribution temp´er´ee.

- D´eterminer le support deu.

- Calculer la transform´ee de Fourierubdeuet montrer que cette transform´ee est associ´ee `a une fonction de classeC dansRqui se prolonge en une fonction holomorphe dansC. 6. Pour tout naturel positif ou nulm, on d´efinit l’espace de Sobolev d’ordre m dans ]1,1[

comme ´etant l’espace des fonctions deL2(]1,1[) dont les d´eriv´ees jusqu’`a l’ordrem sont associ´ees `a des fonctions deL2(]1,1[), c’est-`a-dire l’espace

Hm(]1,1[) =

f L2(]1,1[) :Dkuf = distr. associ´ee `a une fonction deL2(]1,1[),k= 0, . . . , m . Montrer que la fonctionf(x) = x+|x|, x ]1,1[, appartient `aH1(]1,1[) mais pas `a

H2(]1,1[).

7. Calculer (si elle existe) la limite dans D0(R) de la suite de distributions um (m N0), associ´ees aux fonctions

fm(x) = rm

πemx2, xR.

8. Montrer que la distributionuassoci´ee `a la fonctionf(x) = sinx χ[0,+∞[(x), xR, v´erifie D2u+u=δ0 dans D0(R).

9. Montrer que la fonction

f(x) =

lnx six >0 ln(|x|) + six <0.

d´efinit bien une distributionuf surR. D´eterminer ensuite la distributionDuf. 10. Montrer directement que la loi

u: ϕD(R)7→

+∞X

m=−∞

ϕ(m) est une distribution temp´er´ee.

8

2005-2006

1. Parmi les applicationsu, v, wsuivantes, lesquelles sont des distributions? Lesquelles sont des distributions temp´er´ees? Justifier vos r´eponses.

a)u(ϕ) =R

Rϕ2(x)dx, ϕ∈ D(R).

b)v(ϕ) =R

Rln(|x|)ϕ(x)dx, ϕ∈ D(R).

c)w(ϕ) =R

Rexϕ(x)dx, ϕ∈ D(R).

2. Calculer (si elle existe) la limite dans D0(R) de la suite de distributions um (m N0), associ´ees aux fonctions

fm(x) = m

πem2x2, xR.

3. Montrer que les expressions suivantes ont un sens et les comparer (u10)uY, u1(Dδ0uY)

0 est la distribution de Dirac en 0;u1 est la distribution associ´ee `a la fonction constante 1 etuY est la distribution associ´ee `a la fonction caract´eristique de l’intervalle ]0,+[).

4. On d´efinit les loisuetv surD(R) par u(ϕ) = lim

ε→0+

Z

|x|≥ε

ϕ(x) x dx

!

, v(ϕ) = lim

ε→0+

Z

|x|≥ε

ϕ(x)

x2 dx 2ϕ(0) ε

! . a) Montrer queuet v sont des distributions dansR.

b) Les comparer aux d´eriv´ees de la distribution dansRassoci´ee `a la fonctionx7→ln|x|. c) La distributionuest-elle associ´ee `a une fonction localement int´egrable? Pourquoi?

9

Documents relatifs